硬體需求：

1.從TensorFlow 1.6開始，執行檔使用AVX指令集，因此在較舊的CPU上，可能無法執行。

2.請先閱讀GPU支援說明，並在ubuntu上設定好能安裝CUDA的GPU。

Step1：請在您的系統上先安裝Python開發環境（需使用Python 3.4、3.5或3.6）。

請用以下指令來檢查：

python3 --version
pip3 --version
virtualenv --version

如果這些套件都已經安裝好了，請跳過下一步。若沒有安裝好的話，請安裝Python、pip package manager及Virtualenv。

sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip
sudo pip3 install -U virtualenv  # system-wide install

Step2：建立虛擬環境（推薦）

Python virtual environments are used to isolate package installation from the system.

之所以要建立個別的Python虛擬環境，是為了從作業系統隔離不同版本的套件。

Create a new virtual environment by choosing a Python interpreter and making a ./venv directory to hold it:

1.藉由選擇一個Python直譯器並產生一個./venv目錄存放它，以建立一個新的虛擬環境。

virtualenv --system-site-packages -p python3 ./venv

2.使用shell指令來啟動虛擬環境。

source ./venv/bin/activate  # sh, bash, ksh, or zsh

When virtualenv is active, your shell prompt is prefixed with (venv).

3.當虛擬環境被啟動，您電腦上的提示符號的前面會多了一個(venv)。

Install packages within a virtual environment without affecting the host system setup. Start by upgrading pip:

4.在虛擬環境中安裝套件，不會影響主機系統的設定。讓我們先升級pip：

pip install --upgrade pip

pip list  # show packages installed within the virtual environment

5.如果您已經不需使用TensorFlow，請用以下命令離開虛擬環境：

deactivate  # don't exit until you're done using TensorFlow

Step3：安裝TensorFlow pip套件

 Choose one of the following TensorFlow packages to install from PyPI:

因為本文使用的作業系統是ubuntu，所以請根據您的電腦規格，從PyPI來安裝下列其中一個TensorFlow套件：

• tensorflow– 當前版本，只支援CPU，推薦初學者安裝。
• tensorflow-gpu– 當前版本，支援GPU（ubuntu和Windows）
• tf-nightly – nightly版本，只支援CPU，不穩定。
• tf-nightly-gpu–nightly版本，支援GPU，不穩定（ubuntu和Windows）

請在虛擬環境中輸入以下命令來安裝您所要的TensorFlow版本，例如：

pip install --upgrade tensorflow

接下來，驗證安裝：

python -c "import tensorflow as tf; tf.enable_eager_execution(); print(tf.reduce_sum(tf.random_normal([1000, 1000])))"

如果沒有看到錯誤訊息，就安裝完成了！接下來，讀者可以先閱讀一些教學文件，然後展開對TensorFlow的初體驗。

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